dp思想，假設原格仔的代價陣列為grid
因為每次只能想下或者向右移動一步，所以如果從右下角開始向左上角反推時，dp[i][j]的最小代價為grid[i][j] + min(dp[i][j + 1], dp[i + 1][j])
直到反推回[0][0]點，就獲得了最小的代價值
或者從左上角向右下角推，每個點的最小代價dp[i][j] = grid[i][j] + min(dp[i - 1][j], dp[i][j - 1])，最後獲取最小代價時，需要獲取dp的最後乙個元素dp[-1][-1]
另外，如果不僅僅是獲取最小代價，而是要同時獲取路徑資訊的話，就需要用到雙向dijkstra、crp、ch等演算法了
class solution:
def minpathsum(self, grid: list[list[int]]) -> int:
if 0 == len(grid) or 0 == len(grid[0]):
return 0
dp_lst = [0] * len(grid[0])
for i in range(len(grid) - 1, -1, -1):
for j in range(len(grid[i]) - 1, -1, -1):
if i == len(grid) - 1 and j == len(grid[i]) - 1:
dp_lst[j] = grid[i][j]
elif i == len(grid) - 1 and j != len(grid[i]) - 1:
dp_lst[j] = grid[i][j] + dp_lst[j + 1]
elif i != len(grid) - 1 and j == len(grid[i]) - 1:
dp_lst[j] = grid[i][j] + dp_lst[j]
else:
dp_lst[j] = grid[i][j] + min(dp_lst[j], dp_lst[j + 1])
return dp_lst[0]
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